目录 Fashion MNIST数据库 分类模型的建立 模型预测 总体代码 主要介绍基于tf.keras的Fashion MNIST数据库分类, 官方文档地址为:https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_classification 文本分类类似,官网文档地址为https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_text_classification 首先是函数的调用,对于tensorf…

目录 构建一个简单的模型 序贯(Sequential)模型 网络层的构造 模型训练和参数评价 模型训练 模型的训练 tf.data的数据集 模型评估和预测 基本模型的建立 网络层模型 模型子类函数构建 回调函数Callbacks 模型保存和载入 网络参数保存Weights only 配置参数保存Configuration only 完整模型保存 目前keras API 已经整合到 tensorflow最新版本1.9.0 中,在tensorflow中通过tf.keras就可以调用keras. im…

过拟合和欠拟合 简单来说过拟合就是模型训练集精度高,测试集训练精度低:欠拟合则是模型训练集和测试集训练精度都低. 官方文档地址为 https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/overfit_and_underfit 过拟合和欠拟合 以IMDB dataset为例,对于过拟合和欠拟合,不同模型的测试集和验证集损失函数图如下: baseline模型结构为:10000-16-16-1 smaller_model模型结构为:10000-4-4-1 bigge…

目录 设置 基于checkpoints的模型保存 通过ModelCheckpoint模块来自动保存数据 手动保存权重 整个模型保存 总体代码 模型可以在训练中或者训练完成后保存.具体文档参考:https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/save_and_restore_models 设置 依赖项设置: !pip install -q h5py pyyaml 模型建立: from __future__ import absolute_import, d…

目录 波士顿房价数据集 数据集 数据归一化 模型训练和预测 模型建立和训练 模型预测 总结 回归主要基于波士顿房价数据库进行建模,官方文档地址为:https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_regression 波士顿房价数据集 数据集 波士顿数据集是一个回归问题.每个类的观察值数量是均等的,共有 506 个观察,13 个输入变量和1个输出变量.每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息.其中包含城镇犯罪率,一氧化氮浓度,住宅平均房间数,到中…

1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合                 c)无缝CPU和GPU切换 2)设计原则 a)用户友好:Keras是为人类而不是天顶星人设计的API.用户的使…

本文转载自:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7132364.html 1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合                 c)无缝…

转自http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7132364.html 1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合 c)无缝CPU和GPU切换 2)设计原则 a)用…

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例…